ograniczanie składu masy Ziemi jest fundamentalne dla zrozumienia powstawania i ewolucji naszej planety. Podczas gdy dolny płaszcz stanowi większość masy ziemi krzemianowej, jest również najmniej dostępny., Ponieważ eksperymentalne i teoretyczne ograniczenia fizyki minerałów na elastyczność minerałów w niższych temperaturach i ciśnieniach płaszcza poprawiły się, porównania między przewidywanymi profilami prędkości i gęstości sejsmicznych dla hipotetycznych kompozycji masowych i modeli sejsmicznych 1D stały się powszechne. Nie zawsze jednak podaje się stopień, w jakim dana kompozycja jest lepsza lub gorsza od innej kompozycji, nie zawsze omawia się też wpływ założonego profilu temperaturowego i innych niepewności., Tutaj porównujemy prędkości sejsmiczne i gęstości dla masowych kompozycji perowskitytu, pirolitu i harzburgitu obliczonych przy użyciu zaawansowanych technik ab initio, aby zbadać stopień, w jakim związane z tym niepewności wpływają na naszą zdolność do rozróżniania kompozycji kandydujących. Stwierdzamy, że przewidywane różnice między składami modeli są często mniejsze niż wpływ niepewności temperaturowej i dlatego porównania te nie mają mocy dyskryminującej., Niemożność rozróżnienia kompozycji wynika w dużej mierze z wysokiej wrażliwości właściwości sejsmicznych na temperaturę, której towarzyszą niepewności w Geothermie płaszcza, w połączeniu ze zmniejszoną wrażliwością prędkości sejsmicznej na kompozycję w kierunku podstawy płaszcza. Ważnym wyjątkiem jest przejście spinowe w (Mg,Fe)o-ferropericlase, które przewiduje się, że da wyraźną zmianę prędkości fali ściskającej, która powinna odróżnić stosunkowo żelazomagnezowe i bogate w krzemionkę kompozycje., Jednak brak widocznej sygnatury przejścia spinowego w globalnych profilach sejsmicznych 1D jest istotnym nierozwiązanym problemem w geofizyce i ma istotne implikacje geochemiczne. Podejście, które prezentujemy tutaj dla ustanowienia dyskryminacyjnej mocy dla takich porównań można zastosować do wszelkich szacunków prędkości sejsmicznych i związanych z nimi niepewności, i oferuje proste narzędzie do oceny solidności porównań modeli.
Dodaj komentarz